Selon les entrées en hospitalisation

Estimation du R effectif

R national

plotly::ggplotly(p = readd(Reff_nat_plot_hosp), dynamicTicks = T)

R par région

plotly::ggplotly(p = readd(Reff_region_plot_hosp), dynamicTicks = T)

Probabilité d’un R effectif supérieur à 1

Par région

readd(input) %>%
  select(Region = region_name, dep) %>% distinct() %>%
  inner_join(y = readd(Situation_region_hosp), by = "Region") %>% 
  do_Carte(Carte = readd(Carte), N = 10)

Par département

do_Carte(Carte = readd(Carte),
         Situation = readd(Situation_dep_hosp),
         N = 10)

Selon les entrées en réanimation

Estimation du R effectif

R national

plotly::ggplotly(p = readd(Reff_nat_plot_rea), dynamicTicks = T)

R par région

plotly::ggplotly(p = readd(Reff_region_plot_rea), dynamicTicks = T)

Probabilité d’un R effectif supérieur à 1

Par région

readd(input) %>%
  select(Region = region_name, dep) %>% distinct() %>%
  inner_join(y = readd(Situation_region_rea), by = "Region") %>% 
  do_Carte(Carte = readd(Carte), N = 10)

Par département

do_Carte(Carte = readd(Carte),
         Situation = readd(Situation_dep_rea),
         N = 10)

Taux d’incidence par aire urbaine

Hypothèse basse

readd(output_urbaines) %>% 
  CartO(selon = LOW) +
  labs(subtitle = paste("Hypothèse basse", lubridate::today()))+
  geom_sf(data = readd(Dept), alpha = 0)

Hypothèse haute

readd(output_urbaines) %>% 
  CartO(selon = HIGH) +
  labs(subtitle = paste("Hypothèse haute", lubridate::today()))+
    geom_sf(data = readd(Dept), alpha = 0)